| 基本情報 |
■ 学歴
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2014/04～2016/03
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九州大学 芸術工学府 芸術工学専攻 修士課程修了 修士（芸術工学）
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| 2. |
2017/10～2021/03
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九州大学 芸術工学府 芸術工学専攻 博士課程修了 博士（芸術工学）
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■ 専門分野
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■ 教育・研究紹介
民族音楽学、情報処理、データサイエンスの3領域に跨る研究を行っています。特に、日本の伝統音楽である雅楽のアマチュア演奏家を増やすことを目標として、雅楽習得の敷居を下げるために、雅楽の旋律型を明らかにする研究を行ってきました。具体的には、雅楽の主旋律を担当する楽器である「篳篥」の標準的楽譜『明治撰定譜・篳篥譜』をデータ化し、分析を行うことで各「調子」の特徴的パターンを抽出する研究を行ってきました。
現状の音楽学において、旋律型の研究にデータを活用したアプローチを用いることはあまり一般的ではありませんが、分析者の主観に囚われない客観的なデータを示すことができる点と、分析者も理解できていない経験的無自覚な特徴を発見し得るという点において、研究の進んでいない種目、および旋律型の研究が難しいとされてきた音楽に対する分析手法として有用であり、今後存在感を増していくと信じています。
また、研究の実用化として、データを活用した『明治撰定譜』の分析によって得られた結果を利用した雅楽の実践的音楽学研究を行っています。特に、各「調子」における旋律法についての考察を継続的に行っており、得られた分析結果と既往研究の主張を比較し、既往研究とは異なる特徴を導き出すことに成功しています。
近年は教育に関するデータの活用に興味を持ち、研究を行っています。
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| 研究活動 |
■ 最近の研究課題・キーワード
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芸術工学, 民族音楽学、比較音楽学、東洋音楽, 音楽情報処理、データサイエンス, 音楽情報データベース （キーワード：雅楽、民族音楽学、音楽情報処理、データサイエンス、教育工学）
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■ 著書・論文歴
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■ 学会発表
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2014/07 |
音楽情報処理手法を用いた雅楽の明治撰定譜のパターン分析 － MGDP手法を用いた篳篥の旋律パターン分析（日本音楽学会西日本支部第21回例会）
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| 2. |
2014/11 |
近年の音楽データベース（日本音楽学会第65回全国大会）
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| 3. |
2016/10 |
明治撰定譜篳篥譜の旋律パターンについての一考察 － MGDP手法を用いた分析の可能性 －（東洋音楽学会西日本支部第274回定例研究会）
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| 4. |
2022/11 |
雅楽の旋律型についての研究 － 『明治撰定譜』篳篥譜に基づく六調子に特徴的な旋律型の抽出（芸術工学会2022年度秋季大会）
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■ 受賞学術賞
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■ 所属学会
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1.
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2014/06～
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情報処理学会
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2.
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2016/09～
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東洋音楽学会
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3.
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2018/09～
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芸術工学会
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